目录
实验目的：
实验内容一：
实验步骤：
一、影像的获取
二、影像的合成
三、对合成的影像进行不规则分幅裁剪
四、对裁剪的影像进行拉伸
五、直方图匹配
六、实验总结及扩展
实验目的：
理解遥感数字图像处理的过程和基本操作，能够通过实际专题应用，掌握所学理论、方法和技术，从而加深对专业软件的应用能力，培养动手操作的能力。
通过实践，掌握遥感数字图像处理的算法及应用，完成遥感图像的获取、预处理等图像处理实验内容。理解遥感数字图像的处理流程和主要处理方法，培养针对遥感数字图像处理相关问题的设计和分析评价能力。
实验内容一：
完成遥感图像的获取、预处理和显示。加载遥感数字图像，并对加载多源遥感图像进行图像的裁剪等预处理。并完成图像的真彩色和拉伸显示，包括图像的直方图显示、线性拉伸、与直方图匹配。
实验步骤：
一、影像的获取
登录地理空间数据云官方网站，选择数据集为Landsat8 OLI-TIRS卫星数字产品，空间位置为行政区--陕西省--西安市--碑林区，时间范围无要求，云量小于3%的影像，图1。
图1 影像获取
二、影像的合成
1.在Envi classic中添加Landsat8数据中的B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B9、B10、B11（不添加B8全色波段数据），数据如图1。
补充：Landsat8卫星包含OLI（OperationalLandImager陆地成像仪）和TIRS（ThermalInfraredSensor热红外传感器）两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段，为了避免大气吸收部分特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整：
(1)OLIBand5(0.845-0.885μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；
(2)OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；
(3)新增两个波段：海蓝波段(band1;0.433-0.453μm)主要应用海岸带观测；短波红外波段，又称卷云波段(band9;1.360-1.390μm)包含水汽强吸收特征，可用于云检测；
(4)近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段更加接近。
图2 数据
2.在Envi classic中选择基本工具--图层堆栈（layer stacking），添加波段数据并且按波段由小至大的顺序进行排序，图3。
图3layer stacking
3.查看MTL文件中的地理坐标系
图4 MTL文件部分参数
4.图层堆栈(Laying stacking）后进行RGB真彩色影像的显示，波段选择依次为B4、B3、B2，图5
图5 显示过程
补充： RGB 波段 主要用途
4、3、2Red、Green、Blue自然真彩色
7、6、4SWIR2、SWIR1、Red城市
5、4、3NIR、Red、Green标准假彩色图像，植被
6、5、2SWIR1、NIR、Blue农业
7、6、5SWIR2、SWIR1、NIR穿透大气层
5、6、2NIR、SWIR1、Blue健康植被
5、6、4NIR、SWIR1、Red陆地/水
7、5、3SWIR2、NIR、Green移除大气影响的自然表面
7、5、4SWIR2、NIR、Red短波红外
6、5、4SWIR1、NIR、Red植被分析
5.真彩色显示结果，图6
图6 真彩色影像
三、对合成的影像进行不规则分幅裁剪
1.选择New Region Of Interest,弹出Region of Interest(ROI)Tool对话框，在Region of Interest(ROI)Tool对话框中，单击New ROI，选择矩形，拖动鼠标选择所要裁剪的区域，图7。
图7 裁剪区域选择
2.在Region of Interest(ROI)Tool对话框中,选择Options--Subset Data with ROIs,弹出Spatial Subset via ROI Parameters对话框，在Spatial Subset via ROI Parameters对话框中，将Mask pixels output of ROI设置为YES，设置输出路径，图8。
图8-1 图8-2
图8 输出设置及过程
3.将不规则分幅裁剪以真彩色显示，图9、图10
图9 RGB设置
图10 真彩色裁剪
四、对裁剪的影像进行拉伸
1.将不规则分幅裁剪影像在Envi classic以RGB为波段4、3、2显示，图11。
图11 Envi classic真彩色显示设置
2.进行交互式拉伸，在Display中加载图像，在主图像窗口中，选择增强（Enhance）--交互式拉伸（Interactive stretching）， 打开交互式直方图拉伸操作对话框，图12、图13。
图12 交互式拉伸页面
图13 初始显示
3.要浏览像元DN值和指定DN值的像元个数、百分比以及累计百分比，可以在直方图内按住鼠标左键并拖动随之产生的白色十字交叉指针，在状态栏中显示信息。
4.在交互式直方图拉伸操作对话框中，拉伸方法选择为Stretch_Type--线性拉伸（Linear),图14
图14 拉伸设置
5.选择 Options--Auto Apply，图15
图15 自动应用设置
设定拉伸范围，使用鼠标左键，移动输入直方图中的垂直线（白色虚线）到所需要的位置，或在“Stretch”文本框中输入所需要的 DN 值或一个数据百分比移动白条拉伸，图16。
图16 拉伸设置
五、直方图匹配
1.在Envi classic首先打开波段不同的两幅影像（直方图的目的是使两幅影像的亮度分布接近一致）。在主图像窗口的菜单栏下右键选择Load Band to New Display建立B2、B7两个波段的窗口，图17
图17 窗口建立
2.建立好的窗口如图18
图18 窗口显示
3.打开对应直方图，然后进入直方图匹配的对话框选择匹配到的窗口和匹配的方式，点击 OK 完成直方图的匹配，图19。
图19 直方图匹配设置
4.匹配前后直方图对比，图20
图20 直方图匹配前后对比
六、实验总结及扩展
1.处理影像时，注意Landsat8真彩色波段为4、3、2。
2.添加波段合成时不添加全色波段。
3.直方图匹配过程注意直方图的变化以及影像的变化。
4.选取影像时，有一副影像上存在坏条带，图21（只修正，未使用）
坏条带的由来：5月31日，Landsat7 ETM+机载扫描行校正器(SLC)故障，导致此后获取的影像出现了数据条带丢失的问题，严重影响了Landsat ETM遥感影像的使用。此后Landsat7 ETM SLC-ON是指5月31日Landsat 7 SLC故障之前的数据产品，Landsat 7 ETM SLC-OFF则是故障之后的数据产品。
坏条带的修复：部分学者开展了条带受损修复研究，一些遥感图像处理软件可以实现条带修复，如ENVI已有相应插件，利用掩膜通过插值方法修补缺失的条带。本文通过ENVI扩展加入了类型为IDLbinaryFile的tm_destripe,对影像进行了条带的修复。
安装方法：将插件解压后把.sav文件拷贝至ENVI安装目录下的extensions文件夹下，重启ENVI即可使用。
使用方法：Toolbox→Extensions→tm_destripe，然后对每幅影像进行去除条带的处理，图22、图23。
图21 坏条带
图22 坏条带插件及去除条带过程
图23 去除条带结果及其拉伸显示
因显示效果中原黑条带的位置上红色点较多影响结果分析，故使用单个波段图像对其进行影像的去条带显示，图24
图24 单波段去除条带结果
单波段依次去除条带后的影像效果明显好于合成后去条带，尝试多次无法添加进Envi classic中合成一副影像，后选择Landsat8数据进行了本实验。
图25 波段1去条带后显示
遥感数字图像处理（实验一）——预处理 图像的真彩色和拉伸显示（包括图像的直方图显示 线性拉伸 与直方图匹配）
如果觉得《遥感数字图像处理（实验一）——预处理 图像的真彩色和拉伸显示（包括图像的直方图显》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
